后端
✅ Java 后端到底主要学什么？【优先级排序，主次分明，绝对不绕弯路，和前端版同格式完美对齐】
✔️ 核心原则：学 Java 后端 = 学 Java 核心 + 数据库 + 中间件，框架只是 Java 的工程化落地，没有扎实的 Java + 底层功底，学 Spring 全家桶都是空中楼阁，面试必挂！
很多人学 Java 后端踩坑：一上来就学 SpringBoot 写接口，看着能跑项目，但面试官一问 JVM 内存模型、HashMap 底层、MySQL 索引原理、Redis 缓存击穿，直接哑火，这是 Java 后端面试的最大雷区。
所有内容按「学习优先级 + 面试占分比 + 工作刚需」排序，学完这个清单，就是合格的 Java 后端开发，能应对 95% 的企业招聘（中大厂都够用），内容不多、无冗余，全是干货，和你前端学习清单完全同结构，清晰好对照！
🔴 第一梯队【核心中的核心，必须吃透，面试占分 70%，不学等于白学】⭐⭐⭐⭐⭐
- Java 语言本身 【Java 后端的「立身之本」，基石中的基石，耗时占比最多，优先级最高】
这是 Java 后端的根，相当于前端的 JavaScript，所有框架、中间件、分布式技术，全是基于 Java 语言实现的，吃透 Java 核心，学任何框架都是水到渠成，反之框架学的再多也是皮毛，面试必被问倒。
✅ 必学核心内容（全是面试高频八股，缺一不可，JavaGuide 核心重点）：
Java 基础：变量 / 数据类型 / 集合体系（HashMap/ConcurrentHashMap 重中之重）/ 异常体系 / 泛型 / 反射 / 注解 / Stream 流
Java 进阶：并发编程（线程池 / AQS / 锁机制 /volatile/CAS/ThreadLocal/CountDownLatch） 、Java8 + 新特性（Lambda / 函数式接口 / Optional）、NIO/AIO
核心考点：所有内容都是面试必问，尤其是集合 + 并发，占 Java 板块分值 80%，手写并发工具、HashMap 核心逻辑是大厂高频手写题
重点：Java 不用学冷门语法 / API，吃透上面核心，足够应对所有面试 + 工作开发，冷门内容面试不考、工作不用。 - 主流框架全家桶 【必学全套，Java 后端的「饭碗」，前端对标 Vue3，后端对标 Spring 全家桶】
Java 后端没有「二选一」，Spring 生态是绝对主流，市场占有率 100%，阿里 / 腾讯 / 美团 / 字节所有大厂、所有中小公司全在用，是 Java 后端开发的标配，无任何替代方案，学完这套，才能做企业级项目开发。
✅ 优先学：Spring + SpringMVC + SpringBoot 核心三板斧（2026 主流，必吃透） + Mybatis/Mybatis-Plus
必学核心：IOC 容器 / AOP 切面核心原理、Bean 生命周期、SpringBoot 自动装配、配置文件核心、Mybatis 核心（动态代理 / 缓存 / 映射规则）、分页插件 / 多数据源配置
补充：中高级必学：SpringCloud 微服务全家桶（Nacos/OpenFeign/Gateway/Sentinel），是中大厂后端标配，初级岗位掌握基础即可，进阶必学。
🟠 第二梯队【必学配套核心技术，面试占分 20%，工作刚需，不学写不了完整项目】⭐⭐⭐⭐
这些是 Java 后端的「技术全家桶」，缺一不可，相当于前端的 HTML5+CSS3+Axios，也相当于 Java 后端的「业务开发刚需三件套」，是做任何 Java 项目的必需品，面试也是高频考点，内容有核心深度、上手有明确目标，性价比极高，学完就能独立开发完整的后端业务项目。
✅ 必学核心内容（全部刚需，无冗余，按重要性排序）：
MySQL 数据库 【重中之重，优先级第一】：MySQL 是 Java 后端唯一主流关系型数据库，必学索引底层（B + 树）、事务四大特性 + 隔离级别、锁机制（行锁 / 表锁）、SQL 优化、慢查询分析、主从复制，面试占分极高，工作中天天用，小林 Coding 的 MySQL 板块是天花板级讲解
Redis 缓存 【重中之重，优先级第二】：Java 后端唯一主流缓存中间件，必学核心数据结构、缓存穿透 / 击穿 / 雪崩解决方案、持久化（RDB/AOF）、分布式锁、主从 / 哨兵，面试必考，工作中必用，性能优化核心手段，小林 Coding 的 Redis 板块深度拉满
接口规范与请求：RESTful 接口设计规范、PostMan 接口调试、统一返回结果 / 全局异常处理，工作开发刚需
项目构建工具：Maven/Gradle 二选一（Maven 为主），必会依赖管理、打包部署、私服配置，项目开发基础
容器化基础：Docker 核心命令、镜像 / 容器配置，现在企业 100% 容器化部署，必会基础操作即可，不用深学 K8s（进阶再学）
🟡 第三梯队【加分项，中大厂面试占分 10%，学了直接拉开差距，从「初级后端」到「合格后端」的分水岭】⭐⭐⭐
这些内容不是入门刚需，但绝对是竞争力核心，学完前面所有内容后再学这些，能让你在求职中碾压同级别候选人，工作中能解决复杂业务 + 性能问题，是初级工程师和中高级工程师的核心区别，中大厂面试必考，小厂加分，学了不亏、不学吃亏。
✅ 必学加分内容（按优先级排序，按需学习，无冗余）：
分布式核心技术 【中大厂必考，重中之重】：分布式事务（Seata）、CAP/BASE 理论、分布式 ID、分库分表（Sharding-JDBC）、一致性哈希，是解决高并发 / 高可用项目的核心，初级岗了解基础，中高级岗必须吃透
消息中间件 【工作刚需，面试高频】：RabbitMQ/Kafka 二选一（Kafka 优先级更高），必学消息队列核心原理、消息可靠性、削峰填谷、死信队列，是电商 / 秒杀 / 通知类项目的标配，工作必用
JVM 虚拟机 【面试必考，核心加分】：内存模型 / 内存溢出排查、GC 算法 / GC 收集器（CMS/G1/ZGC）、类加载机制、JVM 调优参数，Java 后端面试必问，无例外，是区分「背题选手」和「真懂 Java」的核心考点
其他加分项：Elasticsearch 全文检索（做搜索功能刚需）、Linux 基础命令（服务器部署必用）、设计模式（单例 / 工厂 / 代理 / 观察者等高频 10 种，面试必考手写 + 应用场景）
终极加分项：计算机网络 + 操作系统（你已经在学的小林 Coding 核心），是 Java 后端面试的「底层加分王」，所有大厂面试官必问，吃透之后，面对任何深度追问都能侃侃而谈，这是你的核心优势，远超其他求职者
✔️ 补充：Java 后端核心学习原则（避坑指南，和前端版同逻辑，少走 100 小时弯路）
❌ 避坑 1：一上来就学 SpringBoot 写接口，不学 Java 核心 + 并发 → 结果：能写简单接口，但面试一问并发 / JVM / 集合底层就哑火，工作中遇到高并发问题不会解决，这是 Java 后端最大的学习雷区！
❌ 避坑 2：只学框架语法，不学底层原理 → 结果：能跑项目，但面试官问「Spring 的 IOC 为什么能解耦」「Redis 为什么用跳表」「MySQL 索引为什么用 B + 树」，答不上来直接被刷，大厂不要「只会用工具的工程师」。
✅ 核心真理：Java 核心（语法 + 并发）= 地基，框架 = 房子主体，数据库 + 中间件 = 装修，分布式 + 底层 = 精装修，地基不稳，房子再漂亮也是危房，吃透地基，再学其他内容都是事半功倍。
前端
一、✅ 前端到底主要学什么？【优先级排序，主次分明，绝对不绕弯路】
✔️ 核心原则：学前端 = 学 JS，框架只是 JS 的高级应用，没有扎实的 JS 功底，学 Vue/React 都是空中楼阁，面试必挂！
很多人学前端踩坑：一上来就学 Vue/React 的语法，看着能写页面，但面试官一问 闭包、原型链、事件循环、Promise、防抖节流 这些 JS 核心，直接哑火，这是前端面试的最大雷区。
所有内容按「学习优先级 + 面试占分比 + 工作刚需」排序，学完这个清单，就是合格的前端开发，能应对 95% 的企业招聘（中大厂都够用），内容不多、无冗余，全是干货：
🔴 第一梯队【核心中的核心，必须吃透，面试占分 70%，不学等于白学】⭐⭐⭐⭐⭐
- JavaScript 【前端的「Java 语言」，基石中的基石，耗时占比最多，优先级最高】
这是前端的立身之本，相当于 Java 后端的 Java 基础 + JVM + 并发，所有前端的核心考点、面试难点全在这，Vue/React 的底层原理（比如响应式、虚拟 DOM）全是基于 JS 实现的，吃透 JS，学框架一周就能上手，反之学框架永远学不透。
✅ 必学核心内容（全是面试高频八股，缺一不可）：
JS 基础：变量 / 数据类型 / 作用域 / 闭包 / 深浅拷贝 / 原型链 / 继承（重中之重，面试必问）
JS 进阶：事件循环（宏任务微任务）、Promise/async await、防抖节流、this 指向、手写函数（防抖节流 / 深拷贝 / 数组扁平化）
ES6 + 新特性：let/const、箭头函数、解构赋值、模板字符串、Map/Set、模块化（ES Module）
重点：JS 不用学冷门 API，就吃透上面这些核心，足够应付所有面试 + 工作开发 - 主流框架 二选一即可【Vue3 优先，前端的「SpringBoot」，工作饭碗】
你提到的 Vue 是国内企业最主流的前端框架，市场占有率第一，阿里 / 腾讯 / 美团 / 字节等大厂、中小公司全在用，学 Vue 找工作的适配性最高，不用纠结 Vue 和 React，先吃透一个框架，再学另一个一周就会。
✅ 优先学：Vue3 + Vite + Pinia + VueRouter4（2026 年最新主流技术栈，Vue2 可以只了解核心，不用深耕）
必学核心：Vue3 的组合式 API（setup/ref/reactive）、响应式原理、组件通信、生命周期、Pinia 状态管理、路由守卫、异步请求封装
补充：如果想进大厂，学完 Vue3 后可以花 1 周时间学 React 的核心语法，大厂面试偶尔会问，但优先级远低于 Vue+JS。
🟠 第二梯队【必学配套技术，面试占分 20%，工作刚需，不学写不了项目】⭐⭐⭐⭐
这些是前端的「全家桶」，相当于 Java 后端的 SpringCloud+Redis+MySQL，是开发完整项目的必需品，面试也是高频考点，内容简单、上手快，性价比极高，学完就能做实战项目：
HTML5 + CSS3：页面的「骨架 + 样式」，基础中的基础，3-5 天就能吃透核心（布局 / 弹性盒 / 网格布局 / 媒体查询），面试只考基础题，无难点；
CSS 预处理器：Less/Sass 二选一，简化 CSS 编写，工作必用，1 天上手；
包管理器：npm/yarn/pnpm，项目依赖管理，必会基础命令即可；
接口请求：Axios，前端最主流的请求库，必会封装（请求拦截 / 响应拦截 / 错误处理），面试高频考点；
工程化工具：Vite（替代 Webpack，速度快、配置简单，Vue3 标配），不用深学原理，会配置基础项目即可。
🟡 第三梯队【加分项，中大厂面试占分 10%，学了直接拉开差距】⭐⭐⭐
这些内容不是入门刚需，但能让你从「初级前端」变成「合格前端」，面试时会成为你的亮点，工作中也能解决复杂问题，学完上面所有内容后，再学这些即可：
工程化进阶：Webpack 基础配置、模块化规范（ES Module/CommonJS）；
跨端 / 小程序：微信小程序（语法和 Vue 高度相似，1 周上手）、UniApp（一套代码多端运行，国内企业刚需）；
可视化：ECharts（做图表，工作必用，简单易学）；
其他：TypeScript（TS，给 JS 加类型，中大厂必考，重中之重的加分项，学完 JS 后必学）。
大模型应用
✅ 大模型应用开发到底主要学什么？【优先级排序，主次分明，绝对不绕弯路】
✔️ 核心原则：学大模型应用开发 = 学「大模型基础能力 + 工程化落地技术栈」，API 调用只是皮毛，「Prompt 工程 + 数据处理 + 架构设计」才是核心竞争力，没有扎实的底层认知和工程能力，做出来的应用只是「调参玩具」，无法落地企业级场景。
很多人学大模型应用开发踩坑：一上来就调用 GPT / 文心一言 API 写 Demo，看着能跑通对话，但面对「复杂任务拆解、数据清洗、长文本处理、多模态融合」等实际问题就束手无策，这是大模型应用开发的最大雷区。
所有内容按「学习优先级 + 面试 / 项目占分比 + 落地刚需」排序，学完这个清单，就能成为合格的大模型应用开发者，能应对 90% 的企业级场景（ToB/ToC/ 垂类行业都适用），内容聚焦「实用、落地、无冗余」，和你之前的前端 / Java 后端学习清单完全同结构，清晰好对照！
🔴 第一梯队【核心中的核心，必须吃透，项目 / 面试占分 70%，不学等于白学】⭐⭐⭐⭐⭐
- 大模型基础与核心能力 【大模型应用开发的「立身之本」，基石中的基石】
这是大模型应用开发的「根」，相当于 Java 后端的 Java 核心、前端的 JavaScript，所有应用开发的思路、技巧、优化方向都基于此，吃透这部分，才能从「API 调用者」升级为「应用设计者」。
✅ 必学核心内容（全是落地高频考点，缺一不可）：
大模型核心原理通识：Transformer 架构基础（注意力机制 / 编码器 - 解码器）、预训练与微调流程、大模型能力边界（理解 / 生成 / 推理 / 记忆）、主流模型分类（基座模型：GPT-4o / 文心 4.0 / 通义千问；开源模型：Llama 3/Qwen/Mistral）------ 不用深入炼丹，但要懂基本逻辑，能根据场景选型。
Prompt 工程（重中之重）：提示词设计原则（清晰指令 / 角色设定 / 上下文管理）、复杂任务拆解技巧（CoT 思维链 / ToM 心智理论）、Prompt 优化方法论（少样本 / 零样本学习）、常见问题规避（幻觉抑制 / 输出格式控制）------大模型应用开发的「灵魂」，决定应用效果上限，面试必问，项目天天用。
大模型能力评估与选型：不同模型的优缺点对比（闭源 vs 开源、通用 vs 垂类）、基于场景选型的核心指标（准确率 / 响应速度 / 成本 / 隐私合规）、开源模型本地部署与量化（GGUF 量化 / Qwen-7B 本地运行）------ 企业级落地的核心决策依据。 - 核心技术栈与工程化框架 【大模型应用的「饭碗」，相当于 Java 的 SpringBoot、前端的 Vue3】
大模型应用开发没有「单一框架」，但有「标配技术栈」，这是连接大模型与业务场景的桥梁，决定应用的稳定性、可扩展性和落地效率，是企业招聘的核心考察点。
✅ 优先学：「Python + 大模型框架 + 向量数据库」三板斧（2026 年主流技术栈，必吃透）
Python 核心编程：Python 基础语法（数据类型 / 函数 / 类）、常用库（requests/JSON 处理 / 正则表达式）、异步编程（aiohttp）------ 大模型应用开发的「通用语言」，90% 的项目基于 Python，无需深入算法，但要精通工程化编码。
大模型开发框架：
通用框架：LangChain/LlamaIndex（二选一，LangChain 优先级更高）------ 必学核心功能：链（Chain）设计、代理（Agent）开发、工具调用（Function Calling）、文档加载与处理 ------大模型应用工程化的「标配工具」，能解决 90% 的开发痛点。
进阶框架：FastAPI（快速搭建大模型 API 服务）、Gradio/Streamlit（快速制作可视化 Demo，适合演示和测试）。
向量数据库（重中之重）：向量数据库是大模型应用落地的「基础设施」，必学核心：向量嵌入（Embedding）原理、主流向量库选型（Milvus/PGVector/Chroma）、核心操作（向量存储 / 相似性检索 / 索引优化）------解决大模型「记忆有限」的核心方案，RAG（检索增强生成）的必备组件。
🟠 第二梯队【必学配套技术，项目 / 面试占分 20%，落地刚需，不学做不了企业级应用】⭐⭐⭐⭐
这些是大模型应用开发的「全家桶」，相当于 Java 后端的 MySQL+Redis、前端的 Axios+Vite，是连接大模型与业务系统、解决实际问题的必需品，面试也是高频考点，内容实用性极强，上手快、性价比高，学完就能从「Demo 级应用」升级为「企业级应用」。
✅ 必学核心内容（按落地优先级排序）：
检索增强生成（RAG）核心技术：大模型应用落地的「第一刚需」，必学文档加载（PDF/Word/Markdown）、文本分块策略（大小 / 重叠率优化）、Embedding 模型选型（text-embedding-3-small/bge-large-zh）、检索策略优化（混合检索 / 重排序）------解决大模型「幻觉」和「知识过时」的核心方案，企业级场景 100% 用到。
函数调用（Function Calling）：大模型与外部工具交互的「桥梁」，必学函数定义规范、参数校验、多工具协同调用、异常处理 ------实现大模型「联网查询、数据分析、操作数据库」等复杂能力的关键，比如让大模型调用天气 API、执行 SQL 查询。
数据处理与清洗：大模型「喂好料才能出好活」，必学文本数据去重 / 降噪、结构化数据（CSV/JSON）处理、标注数据格式规范（SFT 微调数据格式）------决定大模型应用效果的下限，垃圾数据 = 垃圾输出。
API 开发与服务部署：必学 FastAPI 搭建大模型服务接口、接口鉴权（API Key）、请求限流、日志监控 ------将本地 Demo 转化为线上服务的必备能力。
环境与依赖管理：Python 虚拟环境（venv/conda）、依赖包管理（pip/poetry）、版本控制（Git）------ 工程化开发的基础，避免「在我这能跑，在你那报错」的坑。
🟡 第三梯队【加分项，项目 / 面试占分 10%，学了直接拉开差距，从「初级开发者」到「高级工程师」的分水岭】⭐⭐⭐
这些内容不是入门刚需，但绝对是企业级落地的「核心竞争力」，学完前面所有内容后再学这些，能让你在大模型应用开发赛道脱颖而出，应对复杂场景（垂类行业 / 多模态 / 高并发），是大厂和创业公司抢着要的技能。
✅ 必学加分内容（按优先级排序）：
大模型微调（SFT）基础：垂类场景必备能力，必学微调数据准备、LoRA 轻量化微调、开源模型微调流程（Llama Factory 工具使用）、微调效果评估 ------让通用大模型适配「医疗 / 法律 / 金融」等垂类行业的核心手段，比 Prompt 工程效果更精准。
多模态应用开发：必学图文生成（SD3/DALL・E 3）、语音交互（Whisper 语音转文字 / TTS 文字转语音）、多模态模型调用（GPT-4o/VLM 模型）------实现「文生图、语音对话、图片理解」等丰富场景的关键，ToC 应用的加分项。
架构设计与性能优化：大模型应用高并发架构（负载均衡 / 缓存策略）、成本优化（模型量化 / 请求批处理）、隐私合规（本地部署 / 数据脱敏）------企业级应用落地的「生命线」，解决「慢、贵、不安全」的核心问题。
垂直行业解决方案：聚焦一个行业深耕（如法律大模型：合同审查 / 法条检索；教育大模型：错题讲解 / 课件生成）------大模型应用开发的「终极方向」，行业经验比技术本身更值钱。
工具链与生态拓展：大模型知识库搭建（ChatGPT Retrieval Plugin）、智能代理（AutoGPT/Multi-Agent）、低代码平台（LangFlow）------提升开发效率的利器，适合快速验证创意。
✔️ 补充：大模型应用开发核心学习原则（避坑指南，少走 100 小时弯路）
❌ 避坑 1：只学 API 调用，不学 Prompt 工程和 RAG → 结果：做出来的应用只能玩，无法解决实际业务问题，企业不会买单。
❌ 避坑 2：盲目跟风「炼丹」（大模型训练），忽视应用落地 → 结果：投入大量时间学深度学习，却连一个能用的企业级应用都做不出来，偏离「应用开发」的核心目标。
✅ 核心真理：大模型应用开发 = 「懂模型」+「懂业务」+「懂工程」，三者缺一不可，先吃透 Prompt 和 RAG，再学微调与架构，最后结合行业场景落地，这是最高效的学习路径。
✔️ 大模型应用开发顶级资源匹配（精准对标 Java / 前端资源组合）
和 Java 后端「JavaGuide + 小林 Coding」、前端「冴羽 + 小林」对标，大模型应用开发也有「天花板级免费资源组合」，无广、高质量、成体系：
✅ 基础 + 工程化框架 → 【LangChain 官方文档 + 中文教程】：大模型应用开发的「JavaGuide」，成体系知识点 + 实战案例，搞定工程化落地核心。
✅ Prompt+RAG + 底层原理 → 【大模型应用开发实战指南（掘金 / 知乎优质专栏）】：对标「小林 Coding」，白话 + 图解讲透 Prompt 技巧、RAG 原理、微调流程，拒绝死记硬背。
✅ 实战项目 → 【GitHub 开源项目（LangChain-Chatchat/LLM-Application-Examples）】：直接跑通企业级知识库、智能代理等项目，比看 100 篇教程更有用。
✅ 一句话总结（大模型应用开发核心）
学大模型应用开发 = 精通 Prompt 工程 + RAG 技术 + 掌握 Python+LangChain + 向量数据库技术栈 + 结合行业场景落地，按这个优先级学，无任何弯路，学完就是能落地、能变现的合格大模型应用开发者！